딥러닝 기반 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상의 뇌종양 분류

강재용; 곽정환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강재용 (Korea National University of Transportation) 곽정환 (Korea National University of Transportation)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제7호(통권 제208호)

발행연도: 2021.7

수록면: 37 - 44 (8page)

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뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

#Artificial intelligence #Machine learning #Deep learning #Brain tumor classification #Transfer learning #Ensemble learning #인공지능 #기계학습 #딥러닝 #뇌 종양 분류 #전이 학습 #앙상블 학습

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H. Selvaraj / 2007 / Brain MRI Slices Classification Using Least Squares Support Vector Machine / International Journal of Intelligent Computing in Medical Sciences & Image Processing 1(1):21~33

P. John / 2012 / Brain tumor classification using wavelet and texture based neural network / International Journal of Scientific & Engineering Research 3(10):1~7

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N. Varuna Shree / 2018 / Identification and classification of brain tumor MRI images with feature extraction using DWT and probabilistic neural network / Brain Informatics 5(1):23~30

Murugan Arunachalam / 2017 / An efficient and automatic glioblastoma brain tumor detection using shift-invariant shearlet transform and neural networks / International Journal of Imaging Systems and Technology 27(3):216~226

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